Les agents d’IA sont sur toutes les lèvres dans le domaine de l’intelligence artificielle, mais leur définition exacte reste encore floue. Qu’est-ce qui différencie réellement un agent d’IA d’un simple chatbot ou d’un assistant virtuel ? Plongeons dans le monde fascinant des agents d’IA pour mieux comprendre ce concept émergent et ses multiples applications potentielles.

Qu’est-ce qu’un agent d’IA ?

Dans sa forme la plus simple, un agent d’IA peut être décrit comme un logiciel alimenté par l’IA qui effectue une série de tâches à votre place, traditionnellement réalisées par un agent de service client, un responsable RH ou un employé du support IT. Vous lui demandez d’effectuer des actions, et il s’exécute, en interagissant parfois avec plusieurs systèmes et en allant bien au-delà d’une simple réponse à une question.

Cependant, la définition exacte d’un agent d’IA varie selon les acteurs. Pour Google, il s’agit d’assistants spécialisés selon la tâche : aide au codage pour les développeurs, création de palettes de couleurs pour les marketeurs, recherche de problèmes dans les logs pour les pros de l’IT… Asana y voit plutôt un employé supplémentaire qui se charge des missions qui lui sont attribuées. La start-up Sierra les conçoit comme des outils d’expérience client, bien plus évolués que les chatbots.

Des agents encore en développement

Malgré ces divergences, tous s’accordent sur un point : les agents d’IA visent à automatiser des tâches en minimisant les interactions humaines. Mais nous n’en sommes qu’aux prémices de cette technologie, ce qui explique l’absence de consensus sur leur définition exacte.

Il n’y a pas de définition unique de ce qu’est un « agent d’IA ». Cependant, la vision la plus fréquente est celle d’un système logiciel intelligent conçu pour percevoir son environnement, raisonner à son sujet, prendre des décisions et entreprendre des actions pour atteindre des objectifs spécifiques de manière autonome.

– Rudina Seseri, fondatrice et managing partner chez Glasswing Ventures

Avec les progrès de l’IA, les agents seront capables d’en faire bien plus. Selon Aaron Levie, CEO de Box, plusieurs composantes alimentent un effet boule de neige qui va drastiquement améliorer les capacités des agents d’IA :

• Rapport prix/performance des GPU
• Efficacité et qualité des modèles d’IA
• Améliorations des frameworks et infrastructures d’IA

Mais l’IA doit relever des défis bien plus complexes que la plupart des technologies. Interagir avec de multiples systèmes est ardu, sans parler des anciens systèmes dépourvus d’API. Nous avançons à grands pas, mais l’automatisation complète par des agents d’IA se heurte encore à des obstacles.

Vers une véritable automatisation ?

Pour David Cushman de HFS Research, les agents actuels s’apparentent plus à des assistants qui aident les humains à réaliser certaines tâches pour atteindre un objectif défini. Le défi est de permettre à la machine de gérer les imprévus de façon totalement autonome, ce dont nous sommes encore loin.

C’est l’étape suivante. C’est là que l’IA opère de manière indépendante et efficace à grande échelle. Les humains définissent les directives et les garde-fous, puis appliquent de multiples technologies pour sortir l’humain de la boucle.

– David Cushman, leader de recherche chez HFS Research

Cela va nécessiter la création d’une infrastructure spécifique pour les agents d’IA, une stack technologique dédiée à leur développement. Avec le temps, le raisonnement des agents s’améliorera, les modèles prendront en charge davantage de workflows, et les développeurs pourront se concentrer sur les données et les produits qui les différencient.

Combinaison de plusieurs modèles

Un autre point important : il faudra probablement combiner plusieurs modèles plutôt qu’un seul grand modèle de langage pour faire fonctionner les agents d’IA. Cela paraît logique si l’on considère ces agents comme une collection de différentes tâches.

Je pense que les agents les plus efficaces seront probablement des collections de différents modèles avec une couche de routage qui envoie les requêtes ou les prompts à l’agent et au modèle le plus pertinent. Ce serait comme un intéressant superviseur automatisé, déléguant les rôles.

– Fred Havemeyer, responsable de la recherche sur l’IA et les logiciels chez Macquarie US

L’industrie travaille vers cet objectif d’agents opérant de manière indépendante. Mais nous sommes encore dans une période de transition et nous ne savons pas quand nous atteindrons ce stade final. Si les avancées actuelles sont prometteuses, il reste du chemin à parcourir pour que les agents d’IA fonctionnent comme imaginé.

Les géants de la tech comme Google avec son projet Mariner, ou des start-ups innovantes comme Perplexity ou Asana, ouvrent la voie vers ce futur où des agents logiciels alimentés par l’IA pourront réaliser une multitude de tâches à notre place. Mais au-delà de l’effervescence, gardons à l’esprit que cette technologie est encore jeune. La route est encore longue avant de voir des agents d’IA totalement autonomes intégrés à notre quotidien, mais le voyage s’annonce passionnant !